基于深对流云目标的风云二号可见光通道辐射定标

陈 林， 徐 娜， 胡秀清*， 陆 风， 张 鹏

1. 中国气象局国家卫星气象中心， 北京 100081

2. 中国气象局中国遥感卫星辐射测量和定标重点开放实验室， 北京 100081

基于深对流云目标的风云二号可见光通道辐射定标

陈 林1, 2， 徐 娜1, 2， 胡秀清1, 2*， 陆 风1, 2， 张 鹏1, 2

1. 中国气象局国家卫星气象中心， 北京 100081

2. 中国气象局中国遥感卫星辐射测量和定标重点开放实验室， 北京 100081

介绍了一种采用深对流云目标对风云二号(FY-2)扫描辐射计可见光通道进行辐射定标的方法。 以深对流云作为辐射定标参考载体， 以AQUA/MODIS获得的深对流云反射率作为辐射基准参考， 以GOME-2和辐射模式模拟的DCC光谱进行了光谱响应函数的修正， 评估FY-2系列卫星的可见光通道辐射定标精度及其长序列衰减趋势。 结果表明： (1)FY-2可见光通道存在不同程度的衰减， FY-2D， FY-2E和FY-2F的年衰减率分别约为1.67%， 1.69%和0.81%； (2)与国际推荐的参考仪器AQUA/MODIS的DCC反射率基准相比， 风云二号可见光通道业务定标结果与之存在显著差异， 其相对偏差了分别达到了39.9%， 29%和19.2%。 (3)FY-2卫星在轨期间， 可见光通道存在一定程度的周期性的波动和跳跃现象。 借助深对流云目标很好地实现了FY-2系列气象卫星的可见光辐射定标， 获取的辐射定标结果已经作为业务定标更新的重要依据。

深对流云； 辐射定标； 风云二号； 可见光通道

引 言

卫星探测数据精确性和长期稳定性是卫星定量应用的基础， 它需要通过星载遥感器的辐射定标和持续检验来实现。 辐射定标一般通过星上定标装置来完成。 然而不是所有的遥感器都具有星上定标装置， 特别是一些早期的卫星由于技术和应用的局限， 很少设计可见光星上定标装置。 而卫星长期在轨运行过程中， 遥感器由于器件老化， 通常具有一定响应衰减特征。 因此为了实现卫星资料长期定量化应用， 对在轨卫星辐射定标精度进行评估与跟踪具有十分重要的意义。

风云二号气象卫星(FY-2)是我国第一代地球同步轨道静止气象卫星， 目前在轨业务运行的有FY-2D， FY-2E和FY-2F三颗卫星。 FY-2卫星主要载荷没有设计全口径全光路的星上定标装置。 为了监测仪器长期响应衰减， 设计了简洁的太阳光监视器， 但不具备星上绝对定标功能[1]。 FY-2卫星可见光通道目前采用的业务定标系数是发射前基于太阳源定标获取的， 在轨期间尚未更新过， 也未与国际参考仪器进行过交叉比对。 因此有必要对它的辐射定标精度进行长期评估， 并研究遥感器在轨期间是否有响应衰减现象。

目前关于FY-2卫星红外辐射定标的方法和文献较多[2-5]， 但针对FY-2可见光定标方面的文献却不多见。 场地替代定标是早期我国遥感器在轨绝对辐射定标与真实性检验的重要手段， 在中国遥感卫星辐射校正场支持下， 多次开展了敦煌辐射校正场地的FY-2可见光通道的替代定标[6-7]。 敦煌辐射校正场位于40°N， 94°E附近， 其相对于FY-2静止卫星来说， 卫星的观测角度过大， FY-2D， FY-2E和FY-2F对其观测角度分别约为48°， 49°和53°， 远超过场地辐射定标一般所要求的30°以内。 尽管可以进行BRDF的修正， 但修正的幅度在1.09～1.57之间， 相对变化达到25.5%[8]。 另外FY-2卫星成像受到杂散光的影响， 在圆盘图的左上方， 杂散光相对较严重， 卫星星下点附近区域杂散光会相对较弱[2]。 敦煌辐射校正场正好位于FY-2E(定位点105°E)和FY-2F(定位点112.5°E)圆盘图的左上方， 不可避免地受到仪器杂散光的影响。

本文介绍了一种利用深对流云目标对FY-2可见光通道辐射定标的方法， 这种方法以热带地区深对流云作为辐射定标目标物， 以国际先进的AQUA/MODIS作为基准参考仪器， 采用它的DCC反射率基准评估FY-2的辐射定标精度及其长期趋势。 由于DCC具有反射率高、 朗伯性好、 受大气影响小且能连续跟踪等优势[8-9]， DCC定标方法已经被世界气象组织下的全球天基卫星交叉定标系统(WMO/GSICS)[10]列为优先采用的可见光替代定标方案之一。

1 实验部分

1.1 数据介绍

FY-2D， FY-2E和FY-2F搭载改进型可见光红外自旋扫描辐射计(stretched visible infrared spin scanning radiometer， S-VISSR)。 FY-2F是该系列卫星03批次， 其主要改进包括优化光学系统设计、 进一步减小了杂散光， 并且优化了全部通道的光谱响应形状设计。 相比于01批和02批仪器， FY-2F星可见光通道光谱响应函数进一步变窄(图1)， 且中心波长向短波方向移动。 它们目前分别定点在86.5°E， 105°和112.5°。 其中FY-2D， FY-2E承担业务观测任务， FY-2F承担机动观测和汛期区域加密观测任务。

图1 GOME-2实际测量的DCC光谱、 SBDART模式模拟的DCC光谱以及FY-2D， FY-2E， FY-2F和MODIS1通道的光谱响应函数

Fig.1 DCC spectra from GOME-2 and SBDART simulation and the Spectral Responds Function for FY-2D, FY2E, FY2F VIS band and MODIS band 1

FY-2/SVISSR的可见光通道的量化等级为6 bit， 因此仅仅只有64个灰阶等级， 仪器响应的辐射分辨率低， 因此很难实现精准的辐射定标， 这也是FY-2可见光定标的难点之一。

中分辨率成像光谱仪MODIS搭载在Terra和Aqua上， 是新一代图谱合一的传感器[11]。 它携带有高精度的星上定标器， 其辐射定标的不确定度在2%以内[12-13]。 Wu等[14]利用Aqua/MODIS在轨运行前8年的数据分析表明， Aqua/MODIS波段1比Terra/MODIS更加稳定， 其十年际的稳定性在0.5%以内。 因此本文采用Aqua/MODIS波段1作为参考辐射基准。 具体采用Aqua/MODIS的第6版本的5km数据(MYD02SSH)。

1.2 DCC定标方法

WMO/GSICS首要目标即实现全球对地观测卫星数据之间的可比较性， 采用的主要方法是世界各国卫星与参考基准仪器交叉定标， 目前红外通道基于AIRS/CRIS/IASI高光谱仪器的交叉定标方法相对成熟。 但是可见光通道的交叉定标与红外通道有不同之处， 它有几个难点： 首先目前没有可以作为辐射基准的高光谱可见-近红外在轨仪器； 其次不同目标之间的光谱反射率差异极大， 即使是相似波段的2个通道式仪器也不能简单的相比较； 再次不同目标之间的双向反射特性差异也很大， 即使相差的角度较小， 也必须进行BRDF的校正。 正是由于这些难点的存在， 至今GSICS没有产生一个标准的可见光通道GSICS订正产品。 但是可以寻找一种反射率光谱较为平坦， 朗伯特性好的辐射定标跟踪物， 并以这种目标为辐射传递媒介， 来进行通道式辐射基准仪器和目标仪器之间的辐射定标传递。 深对流云目标就满足以上的条件。 文献[15]将DCC方法应用于FY3A/MERSI的辐射定标中， 得到了FY3A/MERSI仪器辐射响应衰变特征， 其结果表明DCC定标跟踪方法的稳定性要优于其他替代定标方法。 FY3C/MERSI的业务辐射定标方案中也采用了DCC方法[16-17]。 本文在此基础上针对FY-2的仪器特点进行一些适应性改进。 其主要步骤包含以下几个方面： (1)DCC目标的选择； (2)BRDF校正； (3)光谱校正； (4)DCC反射率计算方法。

(1)DCC目标的选择： 红外亮度温度小于205 K的象元被选为DCC。 这里值得注意的是： ①为了避免观测几何角过大的导致的不确定性影响， 只选择了热带地区的数据， 数据必须满足经纬度条件和太阳天顶角和卫星观测天顶角的条件； ②为了避免较小的对流单体的影响， 需要通过目标均一性检测， 选择目标尺度较大的发展较为旺盛的对流云目标； ③最重要的一点是， 已有文献表明早期的FY-2红外辐射定标存在较大的偏差[3, 5]， 特别是在低温端[4]， 因此为了DCC目标识别的准确性， 并且使得选择标准的一致性， 采用的红外通道定标系数为同步星下点观测(simultaneously nadir observation， SNO)交叉定标订正后的结果。

(2)BRDF校正： 本文采用的是CERES厚冰云的BRDF校正模型。 CERES拥有在轨绝对辐射定标， 在短波段能够做到1%的定标精度。 采用CERES的云光学厚度大于50的冰云双向反射率模型用来将反射率归一化到某一固定太阳天顶角。 则校正后的反射率Rcor表示为

(1)

式中，sz为太阳天顶角，vz为卫星观测角，rz为相对方位角， BRDF即双向反射率校正因子。

光谱校正： 图1给出了GOME-2实际测量的DCC光谱、 SBDART模式模拟的DCC光谱以及FY-2D， FY-2E， FY-2F和MODIS通道1的光谱响应函数。 可以看出FY-2三颗卫星的光谱响应函数有差异， 且与作为基准的MODIS的通道1光谱响应函数也不尽相同。 尽管相较于其他目标， DCC的光谱较为平坦， 但细微的光谱响应差异将导致通道辐射的不一致， 需要对光谱差异进行校正。 这个校正系数可以通过一个高光谱仪器观测数据或者辐射模式模拟数据， 进行两者通道辐射卷积比值获取。 选择一个强台风的台风壁作为DCC目标， 获取了GOME-2高光谱仪器的DCC光谱， 采用该数据来卷积FY-2和MODIS通道上辐射。 GOME-2的波长范围只能覆盖到800 nm， 并不能覆盖FY-2D和FY-2E的光谱响应范围， 因此还采用SBDART辐射模式， 模拟了云光学厚度为200的DCC光谱作为比较和补充。 光谱校正因子(spectral band adjust factor， SBAF)与DCC光谱的绝对辐射值无关， 只与光谱形状起伏相关， 因此为了统一， 将GOME-2的实测DCC光谱与SBDART模式模拟的DCC光谱都分别除以各自的光谱响应面积积分， 实现归一化。 SBAF的计算公式为

(2)

其中SRF为光谱响应函数， ins表示待定标仪器，Rspe-DCC表示归一化的DCC光谱反射率。

DCC反射率计算方法。 经过以上的处理， 最终得到的DCC反射率表达式如式(3)所示

(3)

式中，Rcor-DCC表示经过一系列校正后的DCC的反射率，RDCC为经过定标后得到的FY-2的DCC象元表观反射率，des为日地距离因子， BRDF即双向反射率校正因子， SBAF即FY-2卫星通道修正到Aqua/MODIS通道1的光谱修正因子。

DCC的反射率采用30 d内所有DCC目标的平均值。 为了反映出FY-2仪器辐射响应的连续变化特征， 采用了每天连续滑动平均的方式， 以获取每天的DCC反射率值。

相关数据和方法中采用的详细参数列于表1中。

表1 数据和方法参数总结

2 结果与讨论

利用以上的处理方法， 得到如图2所示的FY-2D， FY-2E和FY-2F的DCC反射率与作为参考基准的Aqua/MODIS的DCC反射率比较。 并采用线性拟合公式来计算FY-2的辐射响应衰减和年衰减率。 各仪器归一化DCC反射率与线性拟合线差值的标准差作为仪器的稳定性指标(σ)。 并将FY-2的反射率与MODIS的DCC平均反射率相比， 计算其相对偏差(relative bias, RB)。 其主要公式如下：

总辐射响应衰减Dtotal公式表达为

(4)

其中f为拟合公式，x1为序列的第一天，xend为序列的最后一天。

辐射响应年衰减率Dannual公式表达为

(5)

稳定性指标σ用来表示各DCC的点与拟合公式之间的偏差程度， 公式表达为

(6)

式中，xi表示某一天，R(xi)表示这一天的DCC的反射率，f(xi)表示这一天拟合的反射率。

相对偏差， 以MODIS的10年DCC平均反射率作为基准， 计算FY-2的辐射相对偏差

(7)

为了使不同的反射率能够统一比较， 将每天数据与起始数据进行了归一化， 即统一除以第一天拟合的反射率值。

从图2中并结合以上公式的计算结果(列于表2)， 可以得到如下结论：

(1)Aqua/MODIS的年衰减率约为0.08%， 其稳定性指标优于0.010 7， 最大和最小值与平均值的偏差不超过2%， 与MODIS宣称的2%的定标不确定度吻合。 11年间总的辐射衰减仅仅为0.88%。 证实了其作为参考基准的稳定性， 也从侧面证明了DCC方法是稳定且可靠的；

(2)FY-2D， FY-2E和FY-2F都存在不同程度的辐射响应衰减， 其年衰减率分别为1.67%， 1.69%和0.81%。 因为FY-2D的在轨时间最长， 相比于2007年， 总衰减约12.51%。 FY-2F的年衰减率在三者中是最小的， 每年仅有0.81%。

(3) FY-2D， FY-2E和FY-2F得到的DCC反射率不一致， 且与基准仪器MODIS观测的DCC反射率有较大差异。 若以线性拟合最后一天数据与Aqua/MODIS的10年的平均值相比， 其相对偏差分别达到了39.56%， 27.63%和18.8%。

(4)MODIS和FY-2D， FY-2E和FY-2F各仪器的稳定性指标σ分别为0.010 7， 0.016 3， 0.021 7和0.014 8。σ指标越大表明真实辐射偏离线性拟合的程度越大。 一方面表明线性拟合可能不能较好的客观反映仪器的衰减程度， 另一方面也说明了仪器在轨的不稳定性。 每年的3—4月中旬以及9—10月中旬卫星处于地影期， 星上状态不稳定。 而地影期结束后， 星上温度快速上升(4月后)或者快速下降(10月后)[5]。 文献[3-5]对FY-2红外定标的评估结果看， 在地影期这一阶段， 红外辐射定标的波动性也较大， 精度较差。 而在地影期结束后， 红外定标系数呈现缓慢的上升或者下降的周期性变化特征。 从DCC的分析来看， 这种星上状态温度周期性波动对FY-2可见光通道的辐射定标响应的周期性变化有一定的影响作用。

同步星下点观测(simultaneously nadir observation，SNO)交叉比对方法被广泛应用于卫星仪器之间的互相比对验证[18]。 选择FY-2卫星星下点附近20°×20°的区域， 临近时刻(小于20 min)的MODIS的波段1数据作为辐射参考， 进行SNO交叉定标。 为了避免观测时间不一致、 定位误差、 分辨率不同等一系列问题， 在文献[4]SNO方法的基础上进行了改进。 最主要的改进是将FY-2数据和MODIS数据进行了2°×2°的投影。 虽然针对可见光通道， 由于目标存在方向性， 而且两个仪器之间存在光谱差异， 这种方法不能作为辐射定标的精确方法， 但是可以在一定程度上反映两种仪器在辐射定标上的一致性程度。 这里选择FY-2和MODIS同时的星下点的观测尽可能避免了观测角度差异的问题。

图2 FY-2D， FY-2E和FY-2F的DCC反射率与作为

Fig.2 The DCC reflectance of FY-2D， FY-2E， FY-2F as well as the reflectance of Aqua/MODIS as the radiation reference

表2 各仪器辐射响应的年衰减率、总衰减、 稳定性及相对偏差

Table 2 Radiometric respond annual degradation rate, total degradation, stability and relative bias

年衰减率/%总衰减/%稳定性指标相对偏差/%MODIS0 080 880 0107—FY⁃2D1 6712 510 0163-39 56FY⁃2E1 697 920 0217-27 63FY⁃2F0 811 930 0148-18 80

图3 FY-2D(a)FY-2E(b)FY-2F(c)采用业务定标系数的反射率、 DCC校正后的反射率与

同时， 由于可以获得观测时刻的DCC反射率及相应的FY-2的DN值以及冷空值， 因此也可以采用2点定标方法对FY-2进行绝对定标， 以校正后反射率作为与业务反射率的对比。

图3分别给出了2013年8月星体温度较平稳期选择的几个时次的FY-2D(a)， FY-2E(b)和FY-2F(c)分别采用业务定标系数的反射率和经过DCC校正后的反射率以及与MODIS反射率的比较图， 以及它们的散点图比较。 可以看出， 无论FY-2D， FY-2E还是FY-2F， 它们业务定标系数获得的反射率都大大低于MODIS， 其中FY-2D的偏离程度最大。 而经过DCC定标校正后， 其与MODIS之间的差距明显减小， 更加接近1∶1的拟合线。

3 结 论

深对流云目标具有高反射率、 云上低大气吸收、 高稳定性、 光谱平坦等一系列优点， 是作为可见光辐射定标跟踪物的理想目标。 利用DCC的这一特性， 以具有星上定标器、 辐射定标不确定度小于2%、 国际公认的辐射基准仪器AQUA/MODIS作为基准， 通过光谱修正， BRDF修正等处理方法， 以DCC作为辐射定标目标， 评估了FY-2目前在轨卫星可见光通道仪器的辐射响应长时间的变化趋势及其业务辐射定标精度。 2015年4月， 国家卫星气象中心采用DCC和敦煌辐射校正场地联合定标结果， 更新了FY-2系列卫星的可见光定标系数。

通过长时间序列资料的处理， 显示了FY-2卫星在轨期间辐射响应的变化情况， 发现FY-2各系列卫星在轨期间均有不同程度的响应衰减现象。 其中FY-2D和FY-2E的年衰减率比较接近， 分别为1.67%和1.69%。 而FY-2F辐射响应的年衰减率明显小于FY-2D和FY-2E， 为0.81%。 由于在轨时间较长， 相比于2007年， FY-2D在轨期间的响应衰减已经达到12.51%。

与作为辐射参考基准的AQUA/MODIS的通道1相比， FY-2卫星的可见光通道辐射与之有着较大差异， 其相对偏差了分别达到了39.56%， 27.63%和18.8%， 且均低于MODIS反射率。 通过SNO方法的检验， 验证这种差异性的存在。 经过DCC方法校正后的FY-2的辐射定标精度得到了显著提升。

卫星仪器在轨后， 存在辐射响应跳变的可能性。 从FY-3A/MERSI的长期衰变规律来看[17]， 也是卫星在轨前几年的衰减较为剧烈。 因此这种FY-2系列卫星辐射响应的差异是否是由这种跳变或者仪器的剧烈衰减引起的， 目前无法有确切的结论， 需要进一步可靠的发射前试验数据。

除了长时间序列的衰减特性， FY-2在某些月份还会出现辐射响应急剧增加或者降低的现象， 这种现象的发生可能与星上状态的季节变化相关联。 FY-2E的变化波动尤为明显。 这种仪器响应的波动现象能够被DCC清晰发现。 它可能与星上状态的季节变化有关， 其中相关的机理也需要进一步深入研究。

综合以上分析表明， DCC方法能够很好应用于FY-2可见光通道的辐射定标中， 得到的结果有助于充分理解FY-2仪器的在轨辐射衰变响应规律， 也可以作为定量应用的参考。

[1] CHEN Fu-chun, CHEN Gui-lin(陈富春， 陈桂林). Chinese Journal of Quantum Electronics(量子电子学报), 2007, 24(6): 709.

[2] GUO Qiang, CHEN Bo-yang, ZHANG Yong, et al(郭 强， 陈博洋， 张 勇, 等). Advances in Meteorological Science and Technology(气象科技进展)， 2013， 3(6): 6.

[3] XU Na, HU Xiu-qing, CHEN Lin, et al(徐 娜， 胡秀清， 陈 林， 等). J. Infrared Millim. Waves(红外与毫米波学报)， 2012， 31(4)： 319.

[4] XU Na, CHEN Lin, HU Xiu-qing, et al(徐 娜， 陈 林， 胡秀清， 等). J. Infrared Millim. Waves(红外与毫米波学报)， 2013， 32(4): 337.

[5] Hu Xiuqingu, Xu Na, Weng Fuzhong, et al. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2013, 51(10): 5008.

[6] RONG Zhi-guo, ZHANG Yu-xiang, QIU Kang-mu, et al(戎志国, 张玉香, 邱康睦， 等). Quarterly Journal of Applied Meteorology(应用气象学报), 2004, 15(3): 266.

[7] LI Yuan, ZHANG Yong, LIU Jing-jing, et al(李 元, 张 勇, 刘京晶， 等). Acta Optica Sinica(光学学报), 2009, 29(1): 41.

[8] Hu Y, Wielicki B A, Yang P, et al. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing， 2004, 42(11)： 2594.

[9] Doelling D R， Daniel M， Benjamin R S， et al. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2013, 47(3)： 1147.

[10] Goldberg M, Ohring G, Butler J， et al. Bull. Amer. Meteor. Soc., 2011, 92(4)： 467.

[11] LIU Yu-jie, YANG Zhong-dong(刘玉洁, 杨忠东). Process Principle and Algorithom for MODIS Remote Sensing(MODIS遥感信息处理原理与方法). Beijing: Science Press(北京: 科学出版社), 2001.

[12] Xiong X, Sun J, Barnes W， et al. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2007， 45(4): 879.

[13] Xiong X, Sun J, Xie X， et al. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing， 2010, 48(1): 535.

[14] Wu A, Xiong X, Doelling D R， et al. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 2013, 51(6): .

[15] Chen L, Hu X, Xu N, et al. Remote Sensing, 2013, 5(12): 6958.

[16] Chen L, Xu N, Li Y, et al. SPIE Asia-Pacific Remote Sensing, Beijing, China, 2014. 9264.

[17] Xu N, Chen L, Hu X Q, et al. SPIE Asia-Pacific Remote Sensing, Beijing, China, 2014. 9264.

[18] XU Na, HU Xiu-qing, CHEN Lin, et al(徐 娜， 胡秀清， 陈 林， 等). Spectroscopy and Spectral Analysis(光谱学与光谱分析)， 2014， 34(12): 3429.

*Corresponding author

Study on Orbit Radiometric Calibration for FY-2 Visible Band based on Deep Convective Cloud

CHEN Lin1, 2, XU Na1, 2, HU Xiu-qing1, 2*, LU Feng1, 2, ZHANG Peng1, 2

1. National Satellite Meteorological Center, China Meteorological Administration, Beijing 100081, China

2. Key Laboratory of Radiometric Calibration and Validation for Environmental Satellites, China Meteorological Administration, Beijing 100081, China

A radiometric calibration method is described in this paper by using the deep convective clouds (Deep Convective Cloud, DCC) target for FY-2 visible channel. The deep convective cloud can be used as the radiometric calibration transfer object. The on-operational FY-2 radiometric calibration bias and the long-term degradation trend are evaluated according to the AQUA/MODIS instrument as the baseline of radiometric reference and DCC. The results show that: (1) There are different degrees of degradation for FY-2D, FY-2E and FY-2F, among which FY-2D has the biggest degradation due to the longest period. The annual rates of degradation for FY-2D and FY-2E are quite similar, 1.67% and 1.69% respectively, whereas the rate for FY-2F is lower with 0.81%; (2) During the period of satellite eclipse, the instruments are not stable and this phenomenon could be detected by the DCC method； (3) There are bias in the the operational radiometric calibration between FY-2 and AQUA/MODIS, which is treated as the the radiometric reference usually. The radiometric calibration method based on DCC could work well in the radiometric calibration for FY-2. The results will help us to understand the degradation of instrument and for quantitative application usage.

Deep convective cloud; Radiometric calibration; FY-2; Visible channel

May 29, 2015; accepted Nov. 18, 2015)

2015-05-29，

2015-11-18

科技部(863)计划(2015AA123704)和国家自然科学基金项目(41475031， 41105010， 41471304， 41590874)资助

陈 林， 1981年生， 中国气象局国家卫星气象中心副研究员 e-mail: chenlin@cma.gov.cn *通讯联系人 e-mail: huxq@cma.gov.cn

O657.3

A

10.3964/j.issn.1000-0593(2016)08-2639-07